Скачать 130.79 Kb.
|
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Отделение статистики, анализа данных и демографии факультета экономики Утверждена на заседанииУченого советафакультета экономики___ декабря 2012г. Декан факультета ________________ Замулин О.А. ПРОГРАММА итогового ГОСУДАРСТВЕННОГО междисциплинарного экзамена ПО НАПРАВЛЕНИЮ 080100.62 - эКОНОМИКА Москва, 2012 г.
итоговый междисциплинарный экзамен Итоговый государственный междисциплинарный экзамен по направлению «Экономика» специализация «Статистика, анализ данных и демография» включает тематику следующих дисциплин:
Бакалавр должен уметь решать задачи, соответствующие его степени (квалификации):
знать:
уметь:
владеть:
междисциплинарного экзамена Итоговый государственный экзамен по направлению «Экономика» осуществляется в форме устного опроса по экзаменационному билету, включающему три вопроса (по одному вопросу из каждого раздела).
При проведении итогового государственного междисциплинарного экзамена по направлению «Экономика» устанавливаются следующие критерии оценки знаний выпускников. Оценка «отлично-10» - глубокие исчерпывающие знания всего программного материала, понимание сущности и взаимосвязи рассматриваемых процессов и явлений, твердое знание положений смежных дисциплин. Логически последовательные, содержательные, полные, правильные и конкретные ответы на все вопросы экзаменационного билета и дополнительные вопросы членов экзаменационной комиссии при грамотном чтении и четком изображении схем и графиков. Активное использование в ответах на вопросы материалов всей рекомендованной литературы. Оценка «отлично-9» - глубокие исчерпывающие знания всего программного материала, понимание сущности и взаимосвязи рассматриваемых процессов и явлений, знание положений смежных дисциплин. Логически последовательные, полные, правильные и конкретные ответы на все вопросы экзаменационного билета при грамотном чтении и четком изображении схем и графиков. Полные, правильные и конкретные ответы на дополнительные вопросы членов экзаменационной комиссии. Использование в необходимой мере в ответах на вопросы материалов всей рекомендованной литературы. Оценка «отлично-8» - глубокие знания всего программного материала, понимание сущности рассматриваемых процессов и явлений, знакомство с положениями смежных дисциплин. Логически последовательные, правильные и конкретные ответы на все вопросы экзаменационного билета при грамотном чтении и четком изображении схем и графиков. Полные и правильные ответы на дополнительные вопросы членов экзаменационной комиссии. Использование в ответах на вопросы материалов рекомендованной литературы. Оценка «хорошо-7» - твердые и достаточно полные знания всего программного материала, понимание сущности и взаимосвязи рассматриваемых процессов и явлений. Последовательные, правильные, конкретные ответы на поставленные вопросы при свободном устранении замечаний по отдельным вопросам; грамотное чтение и четкое изображение схем и графиков. Правильные и конкретные ответы на дополнительные вопросы членов экзаменационной комиссии. Использование в ответах на вопросы отдельных материалов рекомендованной литературы. Оценка «хорошо-6» - твердые и достаточно полные знания программного материала, понимание сущности рассматриваемых процессов и явлений. Последовательные и правильные ответы на поставленные вопросы при свободном устранении замечаний по отдельным вопросам; грамотное чтение и четкое изображение схем и графиков. Правильные неразвёрнутые ответы на дополнительные вопросы членов экзаменационной комиссии. Ссылки в ответах на вопросы на отдельные материалы рекомендованной литературы. Оценка «удовлетворительно-5» - знание и понимание основных вопросов программы. Правильные и конкретные, без грубых ошибок ответы на поставленные вопросы при устранении неточностей и несущественных ошибок в освещении отдельных положений при наводящих вопросах экзаменатора. Наличие отдельных ошибок в чтении и изображении схем и графиков. Недостаточное использование в ответах на вопросы материалов рекомендованной литературы. Оценка «удовлетворительно-4» - знание основных вопросов программы. Правильные, без грубых ошибок ответы на поставленные вопросы при устранении неточностей и ошибок в освещении отдельных положений при наводящих вопросах экзаменаторов. Затруднения в ответах на дополнительные вопросы членов экзаменационной комиссии. Наличие ошибок в чтении и изображении схем и графиков. Слабое использование в ответах на вопросы материалов рекомендованной литературы. Оценки «неудовлетворительно-3-2-1» - неправильный ответ хотя бы на один из основных вопросов, непонимание сущности излагаемых вопросов. Неуверенные, неточные или неправильные ответы на дополнительные вопросы. Наличие грубых ошибок в чтении и изображении схем и графиков. Демонстрация незнания в ответах на вопросы материалов рекомендованной литературы.
Раздел I. Многомерные статистические методы Генеральная и выборочная совокупности. Задачи оценивания. Многомерное нормальное распределение. Основные типы и формы представления исходных данных. Проблема размерности в многомерных методах исследования. Многомерные методы оценивания и статистического сравнения. Измерители статистической связи между объектами. Поле корреляции. Парный, частный и множественный коэффициенты корреляции и детерминации, их свойства. Точечные оценки параметров двумерной корреляционной модели. Проверка значимости параметров связи. Построение доверительных интервалов параметров связи. Методы снижения размерности признакового пространства, компонентный и факторный анализы. Алгоритм метода главных компонент. Собственные векторы и собственные значения корреляционной матрицы, их использование для получения матрицы весовых коэффициентов. Матрица факторных нагрузок. Квадратичные формы и главные компоненты. Главные компоненты двумерного, трехмерного и конечномерного пространства. Получение и использование матрицы индивидуальных значений главных компонент. Особенности регрессии на главные компоненты. Методы классификации без обучения. Расстояния между объектами и кластерами. Функционалы качества разбиения объектов на кластеры. Иерархические кластер процедуры. Метод k-средних. Выбор метода классификации в зависимости от цели исследования. Методы классификации с обучением. Основные понятия дискриминантного анализа. Линейный дискриминантный анализ. Дискриминантый анализ при нормальном законе распределения. Параметрическая классификация без обучения. Модель смеси вероятностных распределений. Оценивание параметров модели смеси распределений. Литература
Раздел II. Эконометрика Понятие эконометрической модели. Основные этапы эконометрического моделирования. Информационные технологии в эконометрических исследованиях. Классификация переменных в эконометрических моделях. Понятия спецификации и идентификации модели. Виды эконометрических моделей. Примеры эконометрических моделей Основные понятия и задачи регрессионного анализа. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). МНК-оценки коэффициентов регрессии. Оценка дисперсии ошибок. Оценка ковариационной матрицы оценок коэффициентов регрессии. Дисперсионный анализ регрессионной модели. Коэффициент детерминации и его свойства. Проверка гипотезы о нормальном распределении остатков модели. Оценка значимости уравнения в целом и отдельных коэффициентов регрессии. Построение интервальных оценок параметров регрессионной модели. Оценка эластичности объясняемой переменной в регрессионной модели. Прогнозные оценки значений зависимой переменной. Мультиколлинеарность факторов: причины, последствия для моделирования, методы преодоления: гребневая регрессия, пошаговые алгоритмы исключения и включения факторов уравнения регрессии, уравнение регрессии на главных компонентах. Проблема неоднородности данных в регрессионном анализе. Типологическая регрессия. Регрессионные модели с фиктивными переменными. Проверка гипотезы о регрессионной однородности двух групп наблюдений: критерий Чоу. Понятие о регрессионных моделях по панельным данным. Модели с фиксированными и случайными эффектами. Классификация нелинейных регрессионных моделей. Линеаризация нелинейных моделей. Гармонический анализ. Индификация нелинейных регрессионных моделий. Полиномиальная регрессия. Идентификация производственной функции Кобба-Дугласа. Линейная модель вероятности. Модели бинарного выбора: логит-модель, пробит-модель. Оценивание параметров моделей бинарного выбора. Показатели качества модели бинарного выбора. Временной ряд: основные понятия и определения. Компоненты временного ряда. Тренд-сезонные модели временных рядов. Адаптивные модели временных рядов. Проверка временного ряда на стационарность: анализ автокорреляционной функции, частной автокорреляционной функции. Статистика Дики-Фуллера. Модели стационарных временных рядов (ARMA). Методология Бокса-Дженкинса (ARIMA-модели). Динамические модели со стационарными переменными. Авторегрессионная модель с распределенными лагами (ADL). Модели с нестационарными переменными. Понятие о коинтеграции временных рядов. Литература
Раздел III. Макроэкономическая статистика Понятие национальной статистической системы. Международные организации, вовлеченные в статистическую деятельность, их функции. Основные международные стандарты в области макроэкономической статистики. Взаимоотношение национальной и международной методологии, внедрение международных статистических стандартов. Стандарты распространения данных. Базовые понятия и определения макроэкономической статистики. Система национальных счетов (СНС). Границы экономической деятельности. Ненаблюдаемая экономическая деятельность. Институциональные единицы и секторы. Виды институциональных единиц. Заведения. Основная, вторичная и вспомогательная деятельность. Критерии выделения обособленных заведений – территориально обособленные единицы и технологически однородные единицы. Понятие резидентства. Виды экономических операций и соответствующих им статических показателей. Показатели запаса и потока. Трансакции и трансферты. Правила оценки, применяемые в макроэкономической статистике. Цены производителей и цены покупателей. Понятия активов и пассивов. Виды активов. Основные макроэкономические классификаторы и их взаимосвязь. Соотношение национальных и международных макроэкономических классификаторов. Счета потоков и счета накопления. Принцип двойной записи в СНС. Т-образный счет. Балансирующая статья. Взаимосвязь счетов. Таблицы активов и пассивов. Секторальные и консолидированные счета. Методы расчета ВВП. Счет производства. Расчет выпуска рыночных отраслей. Расчет выпуска в нерыночных отраслях. Оценка выпуска финансовых посредников. Оценка стоимости жилищных услуг, потребляемых собственниками жилья. Промежуточное потребление. Валовая добавленная стоимость. Основные цены. Счета доходов. Понятия компенсаций наемных работников, смешанного дохода, валовой прибыли экономики. Отражение различных типов налогов в СНС. Первичные и вторичные доходы. Счет операций с капиталом – его основные показатели. Финансовый счет и его взаимосвязь с остальными счетами СНС. Межотраслевой баланс (таблицы затраты-выпуск). Саттелитные счета. Расчет ВВП и других показателей СНС в постоянных ценах. Основные принципы построения и организация статистики внешней торговли. Платежный баланс. Счет текущих операций. Счет операций с капиталом и финансовый счет в платежном балансе. Взаимосвязь платежного баланса и СНС. Статистика финансового сектора. Основные элементы и базовые определения статистики государственных финансов. Монетарный обзор. Литература
Раздел IV. Методы выборочных обследований Выборочное обследование. Понятие конечной генеральной совокупности. Основа выборки. Базовая информация. Вероятностные и не вероятностные выборки. Способы формирования сложной выборки. Случайные методы отбора. Выборочные оценки. Определение объема выборки, необходимого для достижения заданной точности оценок. Ошибка выборки. Доверительный интервал оценки. Единицы отбора, наблюдения и анализа. Методика проведения экономических, социальных и демографических выборочных обследований и опросов. Конечная генеральная совокупность: изучаемые признаки и функции. План выборки. Вероятности включения элементов в выборку первого и второго порядков. Индикаторные случайные переменные. Свойства вероятностей включения. Несмещенная линейная оценка суммарного (среднего) показателя и его дисперсии (π-оценка). План простой случайной выборки без возвращения. Вероятности включения единиц в выборку. Оценивание среднего и суммарного значений признака и его дисперсии. Вычисление доверительного интервала. Определение объема выборки. Оценивание параметров области (подсовокупности). Оценивание отношения показателей и его погрешность. Простая случайная выборка с возвращением. Понятие эффекта плана. Алгоритмы формирования простой случайной выборки. План систематической случайной выборки. Алгоритм отбора. Вероятности включения единиц в выборку. Оценивание среднего и суммарного значений признака и его дисперсии. Сравнение точности оценивания систематической и простой случайной выборок. Эффект плана систематической случайной выборки. План случайной расслоенной выборки. Оценивание параметров генеральной совокупности при расслоенном плане выборки. Оптимальное расслоение по количественной переменной. Размещение элементов выборки по слоям. Эффективное расслоение для многомерного и многоцелевого выборочного наблюдения. Определение объема расслоенной выборки в случае непрерывных переменных. Оценивание долей по данным расслоенной выборки и его точность. План выборки элементов с вероятностями, пропорциональными их размеру (ВПР метод отбора). План ВПР метода отбора с возвращением. Оценивание суммарного (среднего) значения при ВПР-методе отбора с возвращением и его дисперсия. Вычисление вероятностей включения элементов в выборку при ВПР методе отбора без возвращения. Применение ВПР метода отбора элементов без возвращения. Принцип метода кластерного отбора. План выборки кластеров с равными вероятностями без возвращения. Оценивание суммарного (среднего) значения признака по совокупности и его дисперсия. Оценка среднего по кластеру. Кластерный эффект. Коэффициент внутрикластерной корреляции. Многоэтапная выборка. Первичные единицы выборки (ПЕВ). Конечные элементы отбора. Двухэтапная равновероятностная случайная выборка. Оценивание суммарного (среднего) значения признака и его дисперсии. Разложение дисперсии оценки показателя по этапам отбора. Оценивание дисперсии оценки показателя при многоэтапном отборе. Модель плана выборки, учитывающая стоимость наблюдения. Принципы использования вспомогательной информации на стадии оценивания параметров генеральной совокупности по данным выборки. Оценка с помощью регрессии среднего (суммарного) показателя. Применение регрессионной оценки в случае нескольких вспомогательных переменных. Формы представления обобщенной регрессионной оценки. Дисперсия регрессионной оценки. Оценивание дисперсии регрессионной оценки. Ошибки измерения. Идентификация нетипичных значений. Недостижимость респондентов. Частичные и полные неответы респондентов. Методы восстановления неполных данных. Перевзвешивание данных выборки. Детерминистические методы заполнения пропусков в данных: дедуктивный, исторический, ближайшего соседа, вмененными значениями. Стохастические методы заполнения пропусков в данных: случайный подбор донора, случайный подбор донора в классах, прогнозирование по регрессии, метод множественной импутации. Литература
|
2007 Программа утверждена на заседании Учёного Совета факультета... Учебно-методическое объединение высших учебных заведений российской федерации по педагогическому образованию | Высшая Школа Экономики Факультет социологии Утверждена на заседании... Структура современного социологического знания. Макро- и микросоциология; теоретическая и эмпирическая социология. Основные модели... | ||
Программа рассмотрена и утверждена на заседании ученого совета факультета... Основная образовательная программа (ооп) бакалавриата, реализуемая вузом по направлению подготовки 040400. 62 Социальная работа.... | Утверждена на заседании Ученого совета факультета Охватывают учебный материал, который не рассматривается на аудиторных занятиях | ||
Расписание Задание 1 Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | 1. Методический анализ изучаемой темы Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | ||
Тема урока Основные вопросы Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | Рабочая программа Русский язык 10-11 класс Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | ||
Правительство Москвы Департамент образования города Москвы Государственное... Программа обсуждена и утверждена на заседании кафедры германской филологии, протокол № от 2009г., утверждена на заседании учёного... | Рабочая программа дисциплины «География и культура напитков» Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | ||
Тема: простое осложнённое предложение, понятие о нём Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | Основная образовательная программа обсуждена на заседании ученого... Характеристика профессиональной деятельности выпускника вуза по направению подготовки 8 | ||
Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального... Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета исторического факультета (протокол от 20 г. № ) | Разработка стратегии для танцевального кафе-бара «танцуют все!» Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | ||
Бюджетное учреждение среднего профессионального образования Ханты... Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) | Программа учебной дисциплины федерального компонента для специальности... Рассмотрено и утверждено на заседании учёного совета факультета экономики и управления (протокол от 2012 г. № ) |